第十章直线回归和相关的 Stata实现 本章使用的 Stata命令为 直线回归 regress应变量自变量 在执行 regress命令后,执行下列命令 残差计算 predict变量名, residual Pearson相关 pacor变量1变量n,sig Spearman相关 spearman变量1变量2 例10-1为了研究血清胆固醇含量与舒张压之间是否存在依存关系,2006 年在郑州某大学随机抽取10名成年男性,测得他们的血清胆固醇(mg/L)含量和 舒张压(mmHg)如表10-1,请作统计分析。 表10-110名成人的血清胆固醇(mgdL)含量和舒张压(mmHg) 指标 2 3 5 6 8 胆固醇X 307259341237254416267320374316 舒张压Y 75 90 75105 85 H0:总体回归方程不成立(月=0) H1:总体回归方程成立(B≠0) Stata数据 307 80 75 2345678 90 416 105 88 316 Stata命令为第十章 直线回归和相关的 Stata 实现 本章使用的 Stata 命令为： 直线回归 regress 应变量 自变量 残差计算 在执行 regress 命令后，执行下列命令： predict 变量名,residual Pearson 相关 pwcorr 变量 1 … 变量 n, sig Spearman 相关 spearman 变量 1 变量 2 例 10－1 为了研究血清胆固醇含量与舒张压之间是否存在依存关系，2006 年在郑州某大学随机抽取 10 名成年男性，测得他们的血清胆固醇(mg/dL)含量和 舒张压（mmHg）如表 10-1，请作统计分析。 表 10-1 10 名成人的血清胆固醇(mg/dL)含量和舒张压（mmHg） 指标 编 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 胆固醇 X 307 259 341 237 254 416 267 320 374 316 舒张压 Y 80 75 90 70 75 105 70 85 88 78 H0 ：总体回归方程不成立（  = 0 ） H1：总体回归方程成立（   0 ）  =0.05 Stata 数据： x y 1 307 80 2 259 75 3 341 90 4 237 70 5 254 75 6 416 105 7 267 70 8 320 85 9 374 88 10 316 78 Stata 命令为： reg y x